En juillet 2022, j’ai opéré une reconversion professionnelle du conseil vers l’enseignement. Au-delà d’être intrinsèquement intéressant et enrichissant, je pensais qu’enseigner offrirait un répit après près de deux décennies de combat quotidien au corps à corps avec des problèmes, des clients et parfois des collègues. Puis en novembre 2022, OpenAI a introduit la première version de ChatGPT. Il est rapidement devenu évident que l’intelligence artificielle (IA) pourrait remodeler radicalement ma nouvelle industrie, mon ancienne industrie et bien d’autres.
Au cours des trois dernières années, j’ai activement expérimenté l’IA à travers un cours que j’ai créé intitulé « IA et prise de décision consultative ». En parallèle, j’ai écrit le livre Epic Disruptions, qui impliquait de mener des recherches historiques approfondies sur des études de cas d’innovations qui changent le monde, de la poudre à canon aux couches jetables Pampers.
L’un des thèmes qui ont émergé de mes recherches est que les changements perturbateurs sont imprévisibles. Il existe des schémas généraux, mais comme des humains et des systèmes complexes sont impliqués, chaque histoire comporte des rebondissements inattendus.
Comme le dit le proverbe, l’histoire ne se répète peut-être pas, mais elle rime certainement. Il existe cinq leçons historiques qui semblent pertinentes sur la manière dont l’IA pourrait (ou ne pourrait pas) générer des changements révolutionnaires épiques.
1. Les perturbations commencent souvent dans des endroits inattendus
Dans les années 1940, Walter Bradeen, John Brattain et William Shockley des Bell Labs ont développé une nouvelle technologie appelée transistor. Le but de leurs efforts de recherche était de développer une technologie pour remplacer les tubes à vide qui alimentaient les réseaux de communication. Le transistor présentait des avantages évidents. Il était petit, résistant et ne dégageait pas de chaleur. Cependant, les premières versions étaient également peu fiables et nécessitaient une restructuration des systèmes.
Il a fallu des décennies aux transistors pour atteindre les réseaux de communication. Le premier marché commercial était celui des appareils auditifs. Le transistor s’adapte parfaitement au marché. Les écouteurs étaient relativement simples, ce qui permettait d’incorporer facilement des transistors. Les tubes à vide dégageaient de la chaleur, rendant inconfortables les batteries attachées à une ceinture. Les tubes ont grillé, rendant le coût global de possession d’une aide auditive plus élevé. Le marché des aides auditives à transistors a explosé, favorisant le développement technologique qui a finalement marqué le début de l’ère moderne des communications et de l’informatique.
Naturellement, nous nous concentrons sur le développement et la mise en œuvre de l’IA sur des marchés vastes et sophistiqués comme les États-Unis ou l’Europe occidentale. Cependant, l’un des moteurs de la croissance rapide de ChatGPT est son utilisation sur les marchés émergents qui manquent d’infrastructures de santé et d’éducation robustes. Les consommateurs ne demandent pas : « Comment l’IA se compare-t-elle à un professeur ou à un médecin qualifié ? » ; Ils demandent : « L’IA est-elle meilleure que rien ? L’histoire suggère d’examiner attentivement l’évolution des marchés émergents afin de détecter rapidement les changements perturbateurs.
2. La sauce secrète de la disruption est une manière unique de créer, capturer et délivrer de la valeur.
Lorsque Mac et Dick McDonald ont ouvert leur restaurant, ce n’était rien de spécial. Le chemin vers la rupture a commencé lorsqu’ils ont fermé le restaurant en 1948 et dévoilé le « système de service Speedee » qui simplifiait et standardisait la production alimentaire. Lorsque Ray Kroc est devenu le principal franchiseur du concept en 1954, lui et son équipe ont conçu un système unique qui impliquait une étroite collaboration avec les propriétaires de franchises. Dans les années 1960, Heny Sonneborn a mis au point un modèle permettant à McDonald’s Corporation de réaliser des bénéfices grâce à l’immobilier. La manière unique dont McDonald’s a créé, fourni et capturé de la valeur (son modèle commercial) lui a permis de servir des milliards de personnes de manière rentable.
Un modèle économique unique est l’ingrédient secret de l’innovation disruptive. C’est ce qui a permis à Amazon.com, Google et Netflix de devenir des puissances il y a trente ans. Les modèles économiques universels fournissent des fonds pour de nouvelles améliorations et contrecarrent la réponse des modèles existants.
À l’heure actuelle, des laboratoires de premier plan comme OpenAI et Anthropic poursuivent des modèles commerciaux qui ne sont ni nouveaux ni difficiles à suivre pour des entreprises technologiques comme Amazon, Microsoft ou Google. Si les laboratoires ne développent pas des moyens uniques de créer, capturer et fournir de la valeur, l’histoire suggère qu’ils auront probablement une durée de vie limitée en tant que fournisseurs indépendants.
3. La perturbation est toujours compliquée au milieu.
Dans les années 1920, une bataille éclata pour l’âme des rues de nombreuses grandes villes américaines. Henry Ford avait réalisé sa vision : l’automobile pour les « grandes multitudes ». L’amélioration de la chaîne de montage a fait passer le coût du modèle T de Ford de 30 000 dollars (en termes actuels) en 1908 à 5 000 dollars. Les ventes ont grimpé en flèche.
C’est toujours compliqué au milieu d’un changement perturbateur. Pour s’éloigner de la voiture, il fallait des technologies telles que les feux de circulation, des réglementations telles que la nécessité pour les conducteurs d’avoir un permis et des règles telles que la priorité aux intersections.
De ce point de vue, tenter de minimiser les règles et réglementations est peu judicieux, car cela prolonge le temps passé dans l’environnement désordonné de l’IA et augmente la probabilité de préjudice. Les futuristes Bob Johansen et Jamias Cascio soulignent qu’il est difficile d’établir des règles précises sur des marchés qui émergent aussi rapidement que l’IA. Ils suggèrent donc la métaphore d’une « corde qui rebondit » dans un ring de lutte. Il y a des poteaux et des limites fermes au bord de l’anneau, mais ces limites ont du jeu et cèdent.
4. Il y a souvent un rebondissement dans l’histoire.
Lorsque Johannes Gutenberg et son équipe cherchèrent un premier client pour l’imprimerie, ils se tournèrent naturellement vers l’Église catholique. L’Église avait de réels problèmes à résoudre, comme standardiser les missels utilisés pour les services religieux et raccourcir les trois années nécessaires pour écrire une Bible à la main. Lorsque Enea Silvio Piccolomini, qui deviendra plus tard le pape Pie II, vit une Bible de Gutenberg en 1454, il loua son « écriture très claire et lisible » et nota qu’elle pouvait être lue « sans utiliser de lunettes ».
L’Église n’avait pas prévu la suite. Les presses à imprimer ont accéléré la capacité de personnes comme Martin Luther à diffuser des idées qui attaquaient l’Église. Un tiers des livres imprimés en Allemagne entre 1518 et 1525 étaient de Luther. L’imprimerie était une bénédiction pour certains (scientifiques, révolutionnaires, entrepreneurs qui ont bâti des entreprises autour d’elle) et une malédiction pour d’autres : les scribes, les cardinaux et tous ceux qui profitaient de l’ignorance.
Les sociétés de conseil en gestion ont grandement bénéficié des travaux liés à l’IA. Début 2024, le Boston Consulting Group déclarait que 20 % de ses revenus étaient liés à l’intelligence artificielle. McKinsey a expliqué comment il utilisait sa solution d’IA sur mesure pour augmenter sa productivité et accélérer le développement d’un impact unique. Cependant, que se passerait-il si les clients apprenaient à utiliser l’IA d’une manière qui contourne les consultants ? Et si le recours à l’IA affaiblissait la capacité d’un cabinet de conseil à développer des talents uniques ? Les grands cabinets de conseil pourraient-ils considérer l’IA de la même manière que l’Église envisageait l’imprimerie ?
5. Il s’agit des gens
La DBS Bank de Singapour est une histoire de transformation remarquable (détaillée dans mon livre de 2020 Eat, Sleep, Innovate). En 2010, elle était à la traîne sur son marché domestique. En 2025, DBS était largement reconnue pour son agilité et ses prouesses numériques.
Il en va de même pour l’IA. L’adoption n’est pas un problème technologique ; C’est sociologique et culturel. Jim Wilson d’Accenture estime que pour chaque dollar dépensé par les entreprises en technologie, elles devraient s’attendre à dépenser six dollars pour l’aspect humain du changement.
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Une leçon récurrente qui m’a marqué lors de mes recherches et de l’écriture d’Epic Disruptions est la façon dont l’histoire offre un moyen unique de donner un sens à un présent compliqué. Comme on peut s’y attendre, les perturbations sont imprévisibles et l’IA est donc vouée à briser certains de ces schémas. Cependant, le passé fournit un guide sur où chercher et ce qu’il faut rechercher pour comprendre ce qui va se passer ensuite.
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